低碳氢是 2050 年实现净零排放的重要因素。生物质制氢是一种很有前途的生物能源,结合碳捕获和储存 (BECCS) 方案,可以生产低碳氢并产生预计需要的二氧化碳去除 (CDR),以抵消难以减少的排放。在这里,我们设计了一个用于生物质制氢并结合碳捕获和储存的 BECCS 供应链,并以高空间分辨率量化欧洲制氢和 CDR 的技术潜力。我们考虑对粮食安全和生物多样性影响最小的可持续生物质原料,即农业残留物和废弃物。我们发现,这种 BECCS 供应链每年最多可生产 1250 万吨 H 2(目前欧洲每年使用约 10 万吨 H 2)并从大气中每年去除多达 1.33 亿吨 CO 2(占欧洲温室气体排放总量的 3%)。然后,我们进行地理空间分析,量化生物质原料所在地与潜在氢气用户之间的运输距离,发现 20% 的氢气潜力位于难以电气化的行业 25 公里以内。我们得出结论,用于从生物质生产氢气的 BECCS 供应链代表了一个被忽视的近期机会,可以产生二氧化碳去除和低碳氢气。
疫苗是最有价值的人类健康技术之一。从18世纪的爱德华·詹纳(Edward Jenner)对Cowpox进行的Variolation实验,再到乔纳斯·萨克(Jonas Salk)开发脊髓灰质炎的整个病原体疫苗的努力,疫苗研究产生了一些历史上最重要的医疗突破。疫苗刺激针对特定病原体的免疫反应,它必须包含与该病原体有关的抗原。第一代疫苗通常由活或灭活的整个病原体组成。尽管其历史上的成功并广泛采用,但整个病原体疫苗在包含无关紧要的和潜在有害的病原体成分时仍引起了安全问题。他们也可以复制或恢复为致病形式(1)。亚基疫苗仅包含刺激免疫反应所需的病原体的最小成分,例如重组蛋白。这些技术改善了疫苗的安全性(2)。然而,在刺激免疫反应时,亚基疫苗本质上比整个病原体疫苗的效力较低。由于这种限制,它们通常包含额外的免疫刺激分子(称为佐剂)来发展保护性免疫(2)。其他最近的疫苗技术包括病毒载体和基于核酸的疫苗,该疫苗编码致病性抗原
农业中基因工程的更多好处包括提高作物产量、降低食品或药品生产成本、减少对杀虫剂的需求、提高营养质量、抵抗病虫害、提高粮食安全以及为世界不断增长的人口带来医疗益处。多年来,人们一直在使用传统的育种技术改变动植物的基因组。对特定、所需特征的人工选择产生了各种不同的生物,从甜玉米到无毛猫。但是,这种人工选择仅限于自然发生的变异,即选择表现出特定特征的生物来繁殖后代。然而,近几十年来,基因工程领域的进步使得精确控制引入生物体的遗传变化成为可能。今天,我们可以通过基因工程将一个物种的新基因整合到一个完全不相关的物种中,从而优化农业性能或促进有价值的药用物质的生产。农作物、农场动物和土壤细菌是一些经过基因工程的生物的突出例子。重组 DNA 技术的一个重要应用是改变农作物的基因型,使其产量更高、营养更丰富、蛋白质含量更高、抗病性更强、化肥消耗更少。重组 DNA 技术和组织培养技术可以生产高产的谷物、豆类和蔬菜作物。一些植物经过基因编程,可以生产出高蛋白谷物,这些谷物可以抵抗高温、潮湿和疾病。
在未来三十年,利用二氧化碳捕获、利用和储存 (CCUS) 来缓解能源系统的影响将变得越来越重要。由于不减排的化石燃料使用似乎与 1.5°C/2°C 目标不相容,预计采用 CCUS 的煤炭和天然气的中位水平将分别增加到 10 EJ 和 20 EJ。二氧化碳捕获和利用 (CCU) 可能是一种重要的温室气体减排机会,与当前情况相比,可以使主要工业产品(例如水泥、甲醇)的温室气体排放量减少 50-70%。综合评估模型结果显示,CCUS 的使用可能会使发电厂和化石燃料储备的搁浅减少 50% 以上。在这种情况下,通过 CCUS 的使用,全球收益将达到 1-2 万亿美元。
《阿拉巴马州国家健康计划》的本章审查了某些专业保健服务的状态,并需要提供其他服务来解决计划的优先级部分中提到的问题。专业服务被单独确定,以便于参考,并强调其在整体计划和监管责任中的重要性。阿拉巴马州的医疗保健系统不应因不必要的昂贵服务重复而负担。作者:州范围的卫生协调委员会(SHCC)法规机构:ALA。1975,§22-21-260(4)。历史:生效1993年5月18日。修订:1996年6月19日提交;自1996年7月25日生效。废除和新规则:2004年10月18日提交;自2004年11月22日生效。修订(仅SHP年):2014年12月2日提交;自2015年1月6日生效。废除和新规则:出版于2020年3月31日;自2020年5月15日。废除和新规则:出版于2024年4月30日;生效2024年6月14日。
胎儿心脏视图的解剖结构检测对于诊断胎儿先天性心脏病至关重要。实际上,不同的Hos-Pitals数据之间存在较大的域间隙,例如由于采集设备的不同而引起的可变数据质量。此外,产科专家提供的准确的符号信息非常昂贵甚至无法使用。本研究探讨了无监督的域自适应胎儿心脏结构检测问题。现有的无监督域自适应观察检测(UDAOD)的方法主要集中在自然场景中的特定物体,例如雾gy的城市景观中,自然场景的结构关系是不确定的。Unlike all previous UDAOD scenarios, we first collected a F etal C ardiac S tructure dataset from two hos- pital centers, called FCS , and proposed a multi-matching UDA approach ( M 3 -UDA ), including H istogram M atching (HM), S ub-structure M atching (SM), and G lobal-structure M atching (GM), to better transfer the在医疗场景中进行UDA检测的解剖结构的拓扑知识。HM减轻由像素转换引起的源和目标之间的域间隙。sm融合了子结构的不同角度信息,以遵循局部拓扑知识,以弥合内部子结构的主要间隙。GM旨在使整个器官的全球拓扑知识与目标域相结合。对我们收集的FCS和Cardiacuda进行了广泛的实验,实验结果表明,M 3 -UDA的表现胜过现有的UDAOD研究。数据集和源代码可在https://github.com/xmed-lab/m3-uda
1。重组DNA技术:该技术允许对DNA进行操纵和分析,从而促进与疾病相关的特定遗传序列的鉴定。它可以产生可以与样品中的互补序列杂交的DNA探针的产生,从而有助于检测病原体或突变。2。聚合酶链反应(PCR):PCR是一种强大的方法,可扩增少量的核酸,从而可以检测到低浓度的细菌和病毒。该技术对于在症状表现之前识别病原体特别有价值,因为即使以微量量存在,也可以扩增特定的DNA或RNA序列。PCR通常用于肿瘤学来检测与癌症相关基因的突变,对于诊断可疑艾滋病患者的HIV至关重要。3。酶连接的免疫吸收测定法(ELISA):ELISA是基于抗原抗体相互作用的原理。它可以通过鉴定抗原(例如蛋白质或糖蛋白)或响应于
2 月 10 日,应 HHS 的要求,FEMA 向 ASPR 派驻了一个团队,以支持危机行动计划、态势感知和行动协调。国土安全部国家行动中心 (NOC)、国土安全部联合事件咨询小组 (JIAG) 和美国海岸警卫队 (USCG) 的联络官 (LNO) 与该团队共处一地。紧急支援职能 (ESF) #1 运输、ESF #6 大规模护理、紧急援助、临时住房和人力援助、ESF #13 公共安全、ESF #14 跨部门业务和基础设施以及 ESF #15 外部事务的联络员也已启动,以支持正在进行的响应行动。当前的协调结构如图 2 所示。
摘要:人们越来越认识到人工智能 (AI) 的政治、社会、经济和战略影响的重要性。这引发了有关人工智能编程、使用和监管的重要伦理问题。本文认为,人工智能的编程和应用本质上都是 (顺) 性别化、性化和种族化的。毕竟,人工智能是由人类编程的,因此,谁来训练人工智能、教它学习以及这样做的伦理问题对于避免 (顺) 性别化和种族主义刻板印象的重现至关重要。本文的实证重点是欧盟资助的 iBorderCtrl 项目,该项目旨在通过实施多种基于人工智能的技术(包括面部识别和欺骗检测)来管理安全风险并提高第三国国民的过境速度。本文汇集了 1) 风险与安全 2) 人工智能与道德/移民/庇护以及 3) 种族、性别、(不)安全与人工智能等领域的文献,探讨了谎言检测对常规过境和难民保护的影响,概念重点关注性别、性取向和种族的交叉点。我们在此认为,iBorderCtrl 等人工智能边境技术存在重大风险,不仅会进一步边缘化和歧视 LGBT 人士、有色人种和寻求庇护者,还会强化现有的非入境做法和政策。